服务提供商如何抓住边缘AI发展的机遇

云端回传成本高昂，无法支撑实时且关键的 AI 应用。 许多 AI 应用如自动驾驶和视频监控都依赖近实时数据以确保效率。 将专有数据暴露于云端同样令人担忧。 泄露敏感个人数据或知识产权绝不可接受，我们设计边缘 AI 架构时必须把安全放在首位。

服务提供商网络是 AI 设备的首个连接点。 这意味着只要您提供支持客户的基础设施，就能成为边缘 AI 资源利用的关键入口。 您如果能基于边缘 AI 技术交付应用服务（AS），即可通过 AI 驱动设备向客户提供核心服务，实现盈利。  

边缘 AI 投资正迅速加快，预计到 2030 年，年网络边缘 AI 支出将超过 40 亿美元。 为了有效支持客户的 AI 应用并实现可观的 AI 增值收入，服务提供商需要从现在起就投入建设边缘 AI 基础设施。 

服务提供商每年将在 AI 应用中创造超过 25 亿美元的收入。 尽管目前的 AI 架构尚未充分利用边缘 AI 基础设施，企业却愿意——甚至在许多情况下必须——依靠边缘 AI 解决方案来提升其 AI 应用的性能。 服务提供商必须构建并向客户提供边缘 AI 基础设施，以满足企业对边缘 AI 能力的实际需求。 这将显著推动边缘 AI 资源的利用率提升。

边缘人工智能正在改变交通运输行业。 联网汽车驾驶辅助是边缘人工智能工作的关键应用之一——低延迟和本地推理对确保人工智能应用成功、防止事故以及优化驾驶行为至关重要。 预计交通运输行业将在预测期内贡献超过60%的网络边缘收入。

智慧城市利用实时交通监控、视频监控和资源管理来优化其网络基础设施和安全控制。 到2030年，54%的智慧城市人工智能工作负载将转移至网络边缘运行，取代设备端和本地处理。 更低的延迟和更具针对性的本地信息将提升其高效且安全的运营能力。